Implementación de técnicas avanzadas para la monitorización del espectro multibanda en radios cognitivos - Molina Tenorio, Yanqueleth Antonio de Jesús (Universidad Autónoma Metropolitana, 2024)
In this research work, three proposals for monitoring the multiband spectrum are presented. With the aim of implementing novel techniques based on advanced methods of digital signal processing, and machine learning in a context of cognitive radios. These proposals were implemented in a real wireless communication environment with the use of software defined devices (SDR, Software Defined Radio). The first proposal is a technique that uses multiresolution analysis and machine learning techniques for edge detection and the Higuchi fractal dimension as a decision rule. Furthermore, this technique is implemented in low-cost SDR devices. The first technique culminated in an application (SDRMBSS-UAMI) in which the user can manage different connected SDR devices (up to 8) with 96% success rate to detect the primary users (UP). In this proposal, the US collaborate to detect a wide frequency band in which each device observes a frequency interval contiguous to the rest of the devices. The second proposal proposes a monitoring technique in which the decision rule is sample entropy. Like the previous proposal, it is used using SDR devices. The second proposal improves the efficiency of detecting the UP with a success probability of 98% to detect the UP. The third proposal integrates a network of USs (secondary users, processing entities with SDR technology) to detect UPs, both in the frequency domain and in geographical location in a defined area, this is achieved with the help of radioelectric environment maps. and neural networks. The result of the third proposal is the number of UPs detected in the area, their bandwidth, the carrier of each UP and an area map that is the geographic space used by each UP detected. This proposal has a success rate of 96%. Finally, it can be concluded that the three proposals presented in this research work are viable to apply to spectrum monitoring in real-time digital communication systems.; En este trabajo de investigación se presentan tres propuestas para la monitorización del espectro multibanda. Con el objetivo de implementar técnicas novedosas basadas en métodos avanzados de procesamiento digital de señales, y aprendizaje automático en un contexto de radios cognitivos. Estas propuestas se implementaron en un entorno de comunicación real inalámbrica con el uso de dispositivos definidos por software (SDR, del inglés Software Defined Radio). La primera propuesta es una técnica que utiliza el análisis multiresolución y técnicas de aprendizaje automático para la detección de bordes y la dimensión fractal de Higuchi como regla de decisión. Además esta técnica es implementada en dispositivos SDR de bajo costo. La primera técnica culminó en una aplicación (SDR-MBSS-UAMI) en la que el usuario puede manejar diferentes dispositivos SDR conectados (hasta 8) con 96% de porcentaje de probabilidad de éxito para detectar a los usuarios primarios (UP). En esta propuesta los US colaboran para detectar una banda amplia de frecuencia en la que cada dispositivo observa un intervalo de frecuencia contiguo al resto de dispositivos. La segunda propuesta plantea una técnica de monitorización en la que la regla de decisión es la entropía muestral. Al igual que la anterior propuesta, es empleada utilizando dispositivos SDR. La segunda propuesta mejora la eficiencia para detectar al UP con una probabilidad de éxito de 98 % para detectar a los UP. La tercera propuesta integra una red de US (usuarios secundarios, entidades de procesamiento con tecnología SDR) para detectar a los UP, tanto en el dominio de frecuencia como en ubicación geográfica en un área definida, esto se logra con ayuda de mapas de entorno radioeléctrico y redes neuronales. El resultado de la tercera propuesta es el número de UP detectados en el área, su ancho de banda, la portadora de cada UP y un mapa de área que es el espacio geográfico utilizado por cada UP detectado. Esta propuesta tiene un éxito de 96 %. Finalmente, se puede concluir que las tres propuestas presentadas en este trabajo de investigación son viables para aplicar en la monitorizacion del espectro en sistemas de comunicación digital en tiempo real.